本研究通过数据可视化分析和三维数值拟合，分析脓毒症患者与健康对照者中白细胞、淋巴细胞和中性粒细胞之间的定量关系，建立数学模型，以探讨脓毒症中的免疫状态。
需要JoVE订阅才能观看此内容。 请登录或开始免费试用
本文内容
摘要
摘要
在脓毒症中，了解白细胞、淋巴细胞和中性粒细胞之间的相互作用对于评估免疫状态并优化治疗策略至关重要。研究采集了512名脓毒症患者和205名健康对照者的血液样本，共计717份样本。通过数据可视化分析和三维数值拟合，建立了描述白细胞、淋巴细胞和中性粒细胞之间关系的数学模型。采用自组织特征映射（SOFM）方法，对模型所表示的三维空间中的脓毒症样本数据进行自动聚类，从而识别出不同的免疫状态。
分析显示，白细胞、淋巴细胞和中性粒细胞计数被限制在一个三维平面内，其关系由以下方程描述：WBC = 1.098 × Neutrophils + 1.046 × Lymphocytes + 0.1645，预测误差（RMSE）为1%。尽管样本的空间分布存在差异，该方程仍普遍适用于所有样本。自组织特征映射（SOFM）聚类在脓毒症患者群体中识别出九种不同的免疫状态，代表了不同的免疫水平、振荡周期和恢复阶段。
上述方程所表示的数学模型揭示了脓毒症患者和健康对照者中免疫细胞群体的基本约束边界。此外，SOFM聚类方法对该约束边界内脓毒症患者所表现出的不同免疫状态提供了全面的概述。本研究为今后量化和分类脓毒症免疫状态的工作奠定了基础，最终可能有助于开发更为客观的诊断和治疗策略。
引言
脓毒症是由感染引发的宿主反应失调所导致的一种危及生命的器官功能障碍，在重症监护医学中仍然是一个重大挑战1。尽管对脓毒症病理生理机制的理解已取得进展，免疫系统与病原体之间复杂的相互作用仍给该疾病的诊断和有效治疗带来困难2。目前的临床方法通常集中于监测感染指标、器官功能、细胞因子、微生物检测以及肠道微生物组3。然而，人们日益认识到免疫细胞，特别是白细胞、淋巴细胞和中性粒细胞，在脓毒症进展与恢复过程中发挥着关键作用4。
在脓毒症病程中，免疫系统会经历一系列复杂的改变，其特征是初期出现过度炎症反应，随后进入持续较长时间的免疫抑制阶段5。早期表现为中性粒细胞数量急剧升高，同时淋巴细胞群体减少，反映出固有免疫应答的激活和适应性免疫的受抑6。随着病情进展，中性粒细胞水平可能出现波动或耗竭，而淋巴细胞计数持续下降，导致免疫抑制状态，使患者易于发生继发性感染7。深入了解这些免疫细胞群体之间的动态相互作用，对于准确评估脓毒症患者的免疫状态并制定靶向干预措施至关重要。
传统分析脓毒症中免疫细胞计数的方法依赖于单变....
访问受限。请登录或开始试用以查看此内容。
方案
本研究通过探讨白细胞、淋巴细胞和中性粒细胞之间的关系，分析脓毒症患者的免疫状态。患者在中国北京东直门医院重症监护室（ICU）入组，并在签署知情同意书后接受标准血液检测。本研究遵循机构人体研究伦理委员会的指导原则进行。数据分组及详细数据内容见于 补充表1。该 软件工具 本研究中使用的研究对象列于下文 材料表
1. 数据收集与准备
注意：选择白细胞、中性粒细胞和淋巴细胞作为脓毒症患者免疫状态的关键指标。这一选择基于已确立的临床观察：脓毒症患者的淋巴细胞计数往往受到抑制并逐渐下降，而中性粒细胞计数则常出现波动。这两种细胞类型已被经验性地认为是脓毒症患者群体免疫状态的重要标志物。然而，这些参数之间的精确量化关系在现有文献中尚未明确报道。因此，选择白细胞、中性粒细胞和淋巴细胞作为量化脓毒症患者免疫状态的起点。
- 安装适用于 Excel 的 MATLAB 电子表格链接加载项。
- 打开 Microsoft Excel，并转到功能区上的 插入 选项卡。
- 在 加载项 区域中，点击 获取加载....
访问受限。请登录或开始试用以查看此内容。
结果
脓毒症的进展涉及人体免疫系统与入侵病原体之间的复杂相互作用。在临床诊断和治疗中，人们高度关注感染指标、器官功能标志物、细胞因子、微生物检测，甚至肠道微生物组。然而，本研究强调了三种常见免疫指标的重要性：白细胞、中性粒细胞和淋巴细胞，这一观点并非无据可依。研究表明，脓毒症的病理过程伴随着淋巴细胞群体的抑制和耗竭，而中性粒细胞水平则在反复波动后或趋于耗竭，或成功清除病原体5。然而，这一过程背后的数学约束机制及其动态变化仍有待进一步量化和阐明。
在探索三维空间中512个样本（以蓝色圆点表示）和205名健康对照（以绿色加号表示）的分布情况时（图1），可以明显看出，白细胞、中性粒细胞和淋巴细胞的样本点几乎位于一个平面上，误差极小。散点图中使用不同的颜色和标记清晰地展示了脓毒症组与健康对照组在约束边界内的显著差异。这一观察结果表明，无论健康状态如何，这些免疫.......
访问受限。请登录或开始试用以查看此内容。
讨论
本研究通过利用先进的数据可视化和机器学习技术，提出了一种理解脓毒症中免疫状态的方法。通过揭示关键免疫细胞群之间的数学关系并识别出不同的免疫状态，该研究为脓毒症复杂的免疫动态提供了新的视角，并有助于开发更有效的诊断和治疗策略11,12。主要发现包括发现了一个数学关系（第3节），该关系将这些免疫细胞群限制在一个三维空间内（WBC = 1.098 × 中性粒细胞 + 1.046 × 淋巴细胞 + 0.1645），以及使用自组织特征映射（SOFM）识别出九种不同的免疫状态（第4节）。这些结果为评估脓毒症患者的免疫状态提供了定量框架，并为早期脓毒症患者的分诊提供了一种潜在方法13。
本研究结合了数据可视化和机器学习技术，以揭示脓毒症中高维免疫学数据中隐藏的模式和关联。通过超越传统的单变量和双变量分析方法，该研究捕捉到了多个免疫参数之间的复杂相互作用，从而更全面地理解脓毒症中的免疫反应（见.......
访问受限。请登录或开始试用以查看此内容。
披露
免疫状态概率散点图软件工具 V1.0 由北京智熵科技有限公司开发并拥有。该软件的所有知识产权归该公司所有。作者声明不存在利益冲突。
致谢
本研究得到两个项目的资助：中国国家中医药管理局组织的第七批名老中医药专家学术经验继承工作项目（项目编号：[2021]272号）和陕西省中医药管理局2024年度市级中医医院中医药科研能力提升项目（项目编号：SZY-NLTL-2024-003）。
....访问受限。请登录或开始试用以查看此内容。
材料
| 姓名 | 公司 | 目录编号 | 评论 |
|---|---|---|---|
| MATLAB | MathWorks | 2022B | 计算与可视化 |
| 免疫状态的概率散点图 | 智能 熵 | 免疫状态 V1.0 | 北京智熵科技 & Technology Co Ltd. CT/MRI 融合建模 |
参考文献
- Jarczak, D., Kluge, S., Nierhaus, A. Sepsis-pathophysiology and therapeutic concepts. Front Med (Lausanne). 8, 628302(2021).
- Cheung, G. Y. C., Bae, J. S., Otto, M. Pathogenicity and virulence of Staphylococcus aureus. Virulence. 12 (1), 547-569 (2021).
- Adelman, M. W., <....
访问受限。请登录或开始试用以查看此内容。
重印与许可
